[发明专利]一种基于因果机器学习的网络安全监测分析方法与系统有效
| 申请号： | 202111123336.3 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113824725B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 曾增日;彭伟;赵宝康;曾德天 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00;H04L41/14;G06F18/214;G06F18/24 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于因果机器学习的网络安全监测分析方法与系统，本发明方法包括针对网络流量的训练数据集的特征集合P进行预处理；针对预处理后的特征集合P删除非因果噪声特征，得到因果特征集合V；通过机器学习方法在因果特征集合V中选择与监测数据接近的M类攻击标签；通过反事实诊断方法计算M类攻击标签在反事实中异常特征的期望值，并选择使得期望值最大的攻击标签作为检测数据最终的网络入侵检测结果。本发明在保证监测性能的同时，能够降低反事实方法计算的复杂度，提升监测系统的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 因果 机器 学习 网络安全 监测 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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